\section{总结与展望}
\subsection{总结}
% from: hzw
本文综述了\textit{ICPP}的研究贡献，总结了跨会议的研究动态。
% from: wl
本文综述了\textit{DAC}、\textit{ICDCS}、\textit{EuroSys}和\textit{SC}等的研究贡献，总结了跨会议的研究动态。

本文综述了 \textit{RTAS}、\textit{ICML}、\textit{ICLR}、\textit{DAC}、\textit{TACO}、\textit{ASPLOS}、\textit{MICRO}、\textit{TCAD}、\textit{NIPS} 在硬件资源受限设备上进行神经网络训练与推理的研究进展，归纳了各会议/期刊的研究重点、交叉点及差异，分析了研究趋势和挑战。

\subsection{未来展望}
未来的研究可以关注以下方向：
\begin{itemize}
    % from: hzw
    \item 个性化与自适应模型优化个性化与自适应模型优化
    \\ 个性化模型优化是解决数据异质性问题的重要方向。未来的研究可以在现有框架（如\textit{pFedZO}和\textit{pFedAMF}）的基础上，
    进一步探索如何在个性化和全局模型之间实现更高效的知识传递和融合。自适应模型优化也将成为重点，利用实时数据和反馈调整模型参数和结构，以适应不断变化的环境和用户需求。这要求开发出更灵活的策略来调整模型更新频率和深度，以满足不同应用场景的需求。
    \item 隐私保护与安全性
    \\ 随着对数据隐私和安全性的关注不断增加，未来的FL研究将更加注重隐私保护技术的创新。
    如何在保护数据隐私的同时，保证模型的高效训练和准确性是一个重要的研究方向。
    未来的研究可以探索更多隐私保护机制，如同态加密和多方安全计算，以及如何在不增加过多计算和通信开销的情况下实现这些保护。
    % from: wl
    \item 跨领域融合与创新
    \\未来的研究可以进一步探索联邦学习与其他领域的融合，如区块链、物联网、人工智能等，开拓新的应用场景和研究方向。
    \item 模型安全性和鲁棒性增强
    \\随着联邦学习的应用范围不断扩大，模型的安全性和鲁棒性将成为越来越重要的研究方向。未来的研究需要进一步加强对模型安全性的研究，包括对抗攻击、数据隐私保护、模型验证等方面，提高模型的可靠性和安全性。
    % from: lyh
    \item 提升软硬件协同优化能力，设计更加适配资源受限环境的计算框架。
    \item 发展适用于分布式系统的高效训练方案， 以适应 AIoT 设备的快速发展。
    \item 探索新型神经网络架构， 以进一步提高模型在嵌入式设备上的表现。
\end{itemize}